AI帮你操控电脑？我用同一个任务测了 Perplexity PC 和 Codex Computer Use

你有没有想过，有一天你对电脑说一句话，它就自己把活干完了——不是语音助手那种"好的，已为您搜索"，而是真的打开文件夹、移动文件、写文档、点确认。

这件事，2025年突然有两个产品同时在做了。

一个是 Perplexity Personal Computer（简称 Perplexity PC），搜索引擎公司 Perplexity 推出的 AI 电脑操控工具，主打"对话即操作"；另一个是 OpenAI Codex Computer Use，OpenAI 在 Codex 体系下推出的代码执行+界面操控能力，面向开发者场景。

两款工具几乎同期出现，都在做"让 AI 替你动鼠标键盘"这件事，但我用了几天之后发现：它们表面上像，骨子里完全是两个物种。

这篇文章不是新闻汇总。我选了一个真实任务，两款工具都跑了一遍，把过程、卡点、完成情况全部记录下来——目的只有一个：帮你省掉自己踩坑的时间。

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一、测试设计：我选了一个"刁钻但真实"的任务

挑选测试任务的原则很简单：要足够日常，又要足够复杂，能充分暴露两款工具的差异。

最终选定的任务是：

"帮我在本地整理一批截图，按截图的创建日期重命名（格式：YYYYMMDD_序号.png），然后生成一份摘要文档，记录每张图的文件名和大小，最后把摘要文档移动到指定文件夹。"

为什么选这个？因为它同时涉及：

• 文件系统操作（读取、重命名、移动）
• 命名逻辑（日期格式化、序号递增）
• 文档生成（写入结构化内容）
• 多步骤串联（前一步的输出是后一步的输入）

任何一个环节出错，整个流程就断了。这种任务最能暴露工具的真实能力边界。

• 上手门槛（从零到开始执行需要多久）
• 完成率（任务最终完成了多少）
• 干预次数（我需要手动介入几次）
• 执行速度（从下达指令到任务结束）
• 中文支持（指令和输出是否流畅）

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二、实测过程：两款工具各自怎么表现的

Perplexity PC：流畅到让你忘了它在操控电脑

Perplexity PC 的上手体验出乎意料地顺滑。安装客户端、授权屏幕权限，整个过程大概 5 分钟就能跑起来。界面设计走的是极简路线：一个输入框，一个"开始执行"按钮，没有复杂配置。

我用中文输入了任务描述，它理解得相当准确，没有让我重新解释。

第一步，它自动打开了 Finder（我用的是 Mac），定位到我指定的截图文件夹，开始逐个读取文件的创建日期。这一步肉眼可见，鼠标在屏幕上移动，文件被依次点击——有一种奇妙的"被人远程操控"感。

第二步，重命名环节。它按照我要求的格式逐一重命名，速度不算快，大概 每秒处理 1-2 个文件，20 张截图花了将近 15 秒。

第三步，生成摘要文档。这里出现了第一个卡点：它默认用文本编辑器打开了一个新文件，但格式是 RTF，不是我期望的 Markdown 或纯文本。我没有干预，让它继续，最终生成的内容是可读的，但格式略乱。

第四步，移动文件。这一步顺利完成，文档被正确移动到了目标文件夹。

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Codex Computer Use：强大，但你得先学会"和它说话"

Codex Computer Use 的上手门槛明显更高。它目前主要通过 API 或 OpenAI 平台的 Playground 访问，没有独立客户端，需要你自己配置环境或调用接口。

对非开发者来说，这一步就可能劝退。

我通过 API 接入，写了一段简单的调用脚本。把同样的任务描述输入进去之后，Codex 的处理方式和 Perplexity PC 完全不同——它先生成了一段 Python 代码，然后在沙箱环境里执行这段代码来完成任务。

import os
import shutil
from datetime import datetime

source_dir = "/path/to/screenshots"
target_dir = "/path/to/output"

files = sorted([f for f in os.listdir(source_dir) if f.endswith('.png')])
summary = []

for i, filename in enumerate(files):
filepath = os.path.join(source_dir, filename)
ctime = os.path.getctime(filepath)
date_str = datetime.fromtimestamp(ctime).strftime('%Y%m%d')
new_name = f"{date_str}_{i+1:02d}.png"
os.rename(filepath, os.path.join(source_dir, new_name))
size = os.path.getsize(os.path.join(source_dir, new_name))
summary.append(f"{new_name} - {size} bytes")

with open(os.path.join(target_dir, "summary.txt"), "w") as f:
f.write("\n".join(summary))

这段代码逻辑清晰，执行速度极快——20 张图的处理在 2 秒内完成，比 Perplexity PC 快了将近 10 倍。

但问题也来了：它在沙箱里跑，访问的是模拟的文件路径，不是我本地真实的文件夹。我需要手动把路径替换成本地路径，然后在本地 Python 环境里重新执行这段代码。

对开发者来说，这是小事；对普通用户来说，这是一道墙。

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三、对比表格：一眼看出差距在哪

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四、深挖差异：不是谁更强，是谁更适合你

看到这里你可能觉得：两个工具都差不多嘛，一个慢点一个快点。

但这个判断是错的。它们的底层逻辑是两种完全不同的自动化哲学。

Perplexity PC                    Codex Computer Use
│                                   │
▼                                   ▼
GUI 自动化                         代码执行代理
（模拟人类操作界面）              （生成代码 → 执行代码）
│                                   │
▼                                   ▼
可见、可中断                       不可见、但可审计
适合一次性任务                     适合可复用流程
出错难以溯源                       出错有代码可查

三类用户的选择建议

选 Perplexity PC。你只需要说人话，它帮你干活。接受偶尔需要手动纠正的小瑕疵，整体体验是值得的。踩坑注意：不要用它处理重要文件，先在测试文件夹试跑，确认没问题再正式执行。

两个都可以试，但 Perplexity PC 更顺手。整理素材、批量重命名、生成归档文档——这类任务它完全能搞定，而且不需要你懂任何技术。

Codex Computer Use 是你的菜。生成的代码可以直接存下来复用，下次跑同类任务直接执行，效率远超 GUI 自动化。而且代码可以二次修改，灵活性极高。

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五、现实建议：现在上手值得吗？

直接说结论：两款工具都值得关注，但现在都不适合作为主力工具依赖。

• 目前仍在限量测试阶段，国内用户申请通道不稳定
• 中文环境下偶尔会切换到英文操作逻辑
• 对非标准软件（国产 App、定制界面）的识别率不稳定

• 沙箱执行和本地文件系统之间的鸿沟，对非开发者几乎不可逾越
• API 调用成本随任务复杂度线性增长，长任务费用可观
• 中文输出质量参差不齐

💡 附：用 API 复现本文测试任务的简单思路

>

调用 GPT-4o 或 Claude，把任务描述作为 prompt 输入，让模型生成处理脚本，然后在本地 Python 环境执行。比 Codex Computer Use 的沙箱路径更直接，成本也更可控。感兴趣的可以先把环境搭起来，下周我把完整脚本发出来。

这两个工具都还在快速迭代，今天的结论三个月后可能要重写——但现在这个时间点，我的建议是：普通用户观望 Perplexity PC 的正式版，开发者现在就可以把 Codex Computer Use 的 API 集成进自己的工具链。

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说到用 API 自己搭自动化流程，我最近在测一件更有意思的事：用 Claude 的 computer use 接口，自己写一个"私人版 Perplexity PC"，成本不到官方订阅的十分之一，而且可以完全定制任务逻辑。

下周我把完整教程和踩坑记录发出来，感兴趣的先关注——这种内容算法不一定会主动推，错过了就是错过了。

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